Algoritmo de remoção de ruído de imagem baseado no modelo PM e implementação de código MATLAB
A redução de ruído de imagem é uma tarefa importante no processamento digital de imagens, visando reduzir o ruído nas imagens e melhorar a qualidade da imagem. O modelo PM (PatchMatch) é um método eficaz de eliminação de ruído de imagem que restaura imagens nítidas com base na similaridade de patches de imagem locais. Este artigo apresentará o princípio do algoritmo de eliminação de ruído de imagem baseado no modelo PM e fornecerá implementação de código MATLAB.
- Princípio do algoritmo
O algoritmo de redução de ruído da imagem baseado no modelo PM inclui principalmente as seguintes etapas:
Etapa 1: inicialização
Primeiro, a imagem a ser eliminada do ruído é dividida em blocos de imagens de tamanhos iguais. Então, alguns patches de imagem são selecionados aleatoriamente como blocos de referência e alguns patches de imagem são selecionados aleatoriamente como blocos de pesquisa.
Etapa 2: Pesquisa
Para cada patch de referência, sua posição é atualizada através da busca por patches de imagem semelhantes. A similaridade entre duas manchas de imagem pode ser calculada usando a distância euclidiana ou outras medidas de similaridade.
Etapa 3: atualizar
Com base nos resultados da pesquisa, a localização e a similaridade de cada bloco de referência são atualizadas. Normalmente, os patches de imagem com menor ruído são selecionados como patches atualizados.
Etapa 4: Iterar
Repita as etapas 2 e 3 até que o algoritmo convirja ou o número máximo de iterações seja alcançado.
Etapa 5: reconstruir a imagem
Com base nos patches de imagem atualizados, a imagem sem ruído é reconstruída.
- Implementação de código MATLAB
A seguir está um exemplo de código usando MATLAB para implementar um algoritmo de remoção de ruído de imagem baseado no modelo PM:
function denoisedImage = denoiseImage(